汪健, 路晓崇, 王鹏, 吴明, 孙曙光. 2013: BP神经网络模型在烟草烘烤过程中叶温变化预测中的应用. 南方农业学报, 44(8): 1351-1354. DOI: 10.3969/j:issn.2095-1191.2013.8.1351
引用本文: 汪健, 路晓崇, 王鹏, 吴明, 孙曙光. 2013: BP神经网络模型在烟草烘烤过程中叶温变化预测中的应用. 南方农业学报, 44(8): 1351-1354. DOI: 10.3969/j:issn.2095-1191.2013.8.1351
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WANG Jian, LU Xiao-chong, WANG Peng, WU Ming, SUN Shu-guang. 2013: Establishment of a BP neural network model for predicting leaf temperature in tobacco baking process. Journal of Southern Agriculture, 44(8): 1351-1354. DOI: 10.3969/j:issn.2095-1191.2013.8.1351
Citation: WANG Jian, LU Xiao-chong, WANG Peng, WU Ming, SUN Shu-guang. 2013: Establishment of a BP neural network model for predicting leaf temperature in tobacco baking process. Journal of Southern Agriculture, 44(8): 1351-1354. DOI: 10.3969/j:issn.2095-1191.2013.8.1351
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BP神经网络模型在烟草烘烤过程中叶温变化预测中的应用

Establishment of a BP neural network model for predicting leaf temperature in tobacco baking process

    摘要
  • 摘要: 目的建立合适的BP神经网络模型,了解散叶烘烤过程中一系列烘烤因素对叶温变化的影响,为烤烟烘烤调制过程中叶温变化研究提供参考.方法运用叶温测定仪和温湿度自控仪记录烘烤过程中干球温度、湿球温度、相对湿度及干球温度与叶温的差值,并将此4项指标作为输入变量,叶温作为输出变量,建立一个拓扑结构为4-4-1的BP神经网络模型.结果所建立的BP神经网络模型模拟结果很快收敛,预测结果的绝对误差与相对误差小,预测所用的20组数据中相对误差>1%的有8组数据,相对误差>2%的有2组数据,相对误差<1%的有12组数据.结论所建立的BP神经网络模型在对烟叶烘烤过程中叶温变化的预测效果较好.

     

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